基于混沌蚁群算法的应急物流路径优化算法

以医疗器械应急物流配送为研究对象,以配送时间最短为研究目标,建立了医疗器械应急物流配送路径优化的数学模型,并将混沌蚁群算法用于模型求解,给出了求解步骤。经计算机仿真表明,与基本蚁群算法相比,混沌蚁群算法优化质量明显改善,有效缩短了应急配送时间,提高了医疗器械应急物流的配送效率。     

基于改进蚁群算法的无人机侦察航路规划研究

蚁群算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。本文将蚁群算法引入无人机侦察航路的规划,对基本蚁群算法提出了改进,提供了一种新的有效的航路优化算法,并对无人机的侦察航路进行了仿真计算。仿真结果表明改进的蚁群算法克服了基本蚁群算法的收敛速度慢、易于过早陷入局部最优的缺点,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于蚁群算法的多路径QoS路由算法研究

针对现代网络通信量不断地增大以及蚁群算法在解决路由问题时存在的一些不足提出了基于改进蚁群算法的路由优化算法。该算法将蚁群系统的特点和流量工程的思想相结合对基本的蚁群算法进行了3方面的改进：将路由器的缓冲队列的利用率加入下一结点选择的标准;采用链路的利用率做为全局更新信息素;选择多条路径来进行数据传输。仿真实验结果表明该算法可以实现网络负载均衡,降低拥塞发生的可能性,提高了网络资源的利用率。     

基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优而导致三维航路规划过程中出现规划时间过长、航路没有达到最优等问题,通过对蚁群算法进行改进,提出了一种天牛须融合改进蚁群的无人机航路规划优化算法,算法通过对蚁群算法的启发函数优化并进行蚁群择优排序,然后融合天牛须算法进行航路规划;将优化算法应用于无人机的三维航路规划中,使规划算法的运行速度更快,无人机的最优航路更短。同时用改进算法与天牛须、蚁群算法的收敛时间、最优路径长度进行对比。仿真实验结果表明,改进算法与另外两种算法相比,在算法收敛度、运行速度方面有明显的提升。     

蚁群算法的军事物流配送路径优化

在对一般VRP问题分析的基础上,建立了军事物流配送路径优化问题的数学模型,运用蚁群算法进行了仿真实验,实验结果表明,蚁群算法可以快速有效地解决军事物流配送的路径优化问题。     

改进型蚁群算法的全局路径规划仿真研究

针对传统蚁群算法收敛较慢的问题,提出了一种在复杂环境下全局路径规划的改进型蚁群算法。利用链接图法建立了路径规划的空间模型;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新;在缩小搜索区域,提高搜索效率的过程中,引入了启发式概率公式和启发函数;通过参数自适应调整策略,进一步对最优解进行了优化。将基于Dijkstra算法的初始路径规划和改进后蚁群算法的规划结果进行了仿真对比,结果表明,改进后蚁群算法的全局优化性能较好,具有一定的有效性和可行性。     

基于改进蚁群算法的无人机路径规划

针对传统无人机路径规划算法存在规划效率低以及无法满足特定任务需求的缺点,提出了基于改进蚁群优化算法的无人机路径规划算法。首先,将待规划区域栅格化,给每一个网格按顺序编号;其次,在路径搜索时引入了一种双向搜索机制,对信息素的更新规则和下一步节点的选择方法做出改进;最后,提出了一种新的方法来整合两组蚂蚁生成的路径,并给出了若干仿真试验结果。结果表明,所提算法相比传统算法更能有效避免过早陷入局部最优,收敛速度加快,生成满足任务约束的最短路径。     

蚁群算法的改进设计及在航迹规划中的应用

将蚁群算法与人工势场算法相结合，提出了一种新的寻优算法。在算法的设计过程中，首先引入人工势场法进行蚁群算法初始信息素的分配，避免了在迭代初始阶段，信息素太少与启发信息不成比例而使得蚂蚁集中在启发信息最强的路径上，从而陷入局部最优的问题。其次，通过引入势场引导函数改进蚁群算法的状态转移函数，避免了在三维空间中蚂蚁搜索容易忽视节点周围障碍物因素，从而陷入盲目选择导致搜索时间过长的问题。将优化算法应用于无人机三维航迹规划问题的求解，并通过仿真验证了有效性。     

基于改进烟花?蚁群算法的海流环境下水下无人潜航器的避障路径规划

针对有海流和障碍物影响的环境中的水下无人潜航器(Unmanned Underwater Vehicle, UUV）的二维自主路径规划问题,应用改进烟花-蚁群混合算法进行了求解。首先,建立了含有随机分布障碍物的二维Lamb涡流海流环境模型,将圆形障碍物等效为方形栅格。其次,综合考虑能量消耗代价、航行时间代价、航行距离代价等优化目标,建立了路径规划数学模型。最后,应用改进烟花-蚁群混合算法对该非线性优化问题进行了求解,并进行了仿真实验。实验结果表明,该算法能够快速寻找到全局最优解,为水下无人潜航器的自主路径规划提供了一个新途径。     

基于人工势场法优化的蚁群无人机航路规划

针对复杂环境下无人机航路规划问题,提出一种势场法优化的蚁群航路规划算法。为了改善蚁群初始路径搜索过程中的盲目性,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,进而运用改进的蚁群算法完成航路搜索任务。仿真结果表明,新算法具有收敛速度快,规划路径短以及环境自适应的优点。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划,为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进,提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则,有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的结果。     

基于改进启发式蚁群算法的无人机自主航迹规划

无人机自主航迹规划是未来无人机作战使用的关键技术难题。针对传统航迹规划方法存在的求解效率不高、实时性较差、容易陷入局部最优等缺点,提出一种基于改进启发式蚁群算法的无人机航迹规划。算法前期使用Dijkstra 算法进行初始化航迹,引入启发式信息,提高搜索效率;采用Logistic 混沌映射初始化信息素,增加解的多样性,提高算法收敛速度;算法中、后期采用多航迹选择策略和模拟退火机制,提高全局搜索能力,避免因收敛速度过快,陷入局部最优解。对该算法进行仿真分析,结果表明：在存在威胁和障碍的复杂环境中,本文的改进蚁群算法与标准蚁群算法相比,能够有效规划出一条从起点到终点的航迹,并且寻优精度更高,收敛速度更快,具有一定应用价值。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划，为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进，提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则，有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真，取得了较好的结果。     

基于Voronoi图和蚁群算法的无人机航迹规划

为提高无人机任务环境模拟的真实性,利用改进后的Voronoi图对任务环境进行建模.同时,为了更快地生成一条满足任务需求的最优飞行航迹,提高航迹规划的实战性和高效性,分析了蚁群航迹规划算法的运行原理,以及算法运行机制对算法性能的影响,提出了算法的改进原则,并在此基础上给出了新的信息素更新方式和新的启发式.利用改进后的蚁群...     

集合划分问题的蚁群算法

集合划分问题是一个典型的NP完全问题,建立了集合划分问题的优化数学模型,采用蚁群算法解决了此问题.对蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析,给出了算法参数选取的基本原则.与贪心法作了比较,结果表明该方法比较有效.     

基于混合蚁群算法的柔性模糊车间作业调度

采用蚁群算法作为全局搜索算法,提出一种混合搜索策略,用于求解柔性模糊Job Shop调度问题.根据模糊Job Shop调度问题解的特性,提出基于     

基于MAX-MIN自适应蚁群优化的无人作战飞机航路规划

为了保证无人作战飞机(UCAV)以最小的被发现概率和最优的航程到达目标点,在敌方防御区域内执行任务前必须进行航路规划。蚁群优化(ACO)算法的并行实现机制适合于复杂作战环境下的UCAV航路规划,但是基本ACO算法有易陷于局部最优解的缺点。在对基本ACO算法采用精灵策略保留每次迭代最优解的基础上,提出了一种适用于航路规划的MAX-MIN自适应ACO算法,并给出了改进后ACO算法的实现流程,最后采用改进前后的ACO算法对某UCAV的任务态势分别做了仿真实验。实验结果表明改进后的ACO算法可更加有效地应用于UCAV航路规划。     

基于蚁群算法的固体火箭发动机总体参数优化

为建立一种支持连续域、离散域混合变量的优化算法以用于固体火箭发动机总体参数优化,改进了基本蚁群算法,融入"网格划分"、"哑元化"和"变尺度局部搜索"三种策略,以改进算法的寻优性能和使用范围,其中局部搜索算法仍采用蚁群算法。使用了几个较具欺骗性的经典测试函数对改进蚁群算法进行了测试,计算结果表明改进蚁群算法找到全局最优值的概率较大。应用改进蚁群算法对固体火箭发动机总体设计中的两个重要总体参数——燃烧室工作压强和喷管面积比,进行了优化求解,获得了满意结果。诸算例的优化结果表明,该改进蚁群算法具有支持混合变量,全局寻优性能稳定和搜索精度高的优点,对工程优化设计问题具有较好的寻优性能和更强的适用性。